BRIN dan PT PAL Indonesia resmi memulai pengembangan sistem Deteksi Akustik Bawah Air berbasis distributed array untuk kapal selam Chang Bogo, menandai lompatan kritis dalam modernisasi alutsista TNI AL. Sistem ini mengintegrasikan 32 elemen hydrophone array dengan teknologi beamforming digital, mampu mendeteksi signature akustik kapal selam pada jarak hingga 50 nautical miles dengan akurasi azimuth 0,5 derajat. Teknologi ini tidak hanya meningkatkan kemampuan Anti-Submarine Warfare (ASW), tetapi juga menjadi fondasi kemandirian industri pertahanan nasional di sektor sonar dan sistem deteksi bawah air.
Inovasi Arsitektur Distributed Array dan Integrasi Machine Learning
Sistem Deteksi Akustik Bawah Air ini mengandalkan algoritma machine learning untuk klasifikasi target berdasarkan acoustic fingerprint, dengan database 1.200 signature kapal selam dari berbagai negara. Proses signal processing adaptif memungkinkan identifikasi real-time terhadap ancaman bawah air, bahkan dalam kondisi noise tinggi. Sistem diintegrasikan dengan towed array sonar existing dan flank array untuk meningkatkan probability of detection (Pd) menjadi 0,92 pada sea state 4. Berikut rincian spesifikasi teknis dan tahapan pengembangan:
- Konfigurasi Array: 32 hydrophone array dengan jarak inter-element optimal untuk resolusi spasial tinggi pada frekuensi rendah hingga menengah (0,5–10 kHz).
- Algoritma Pemrosesan: Deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk feature extraction dari acoustic signature, didukung oleh adaptive beamforming untuk mitigasi interferensi multipath.
- Integrasi Sistem: Antarmuka digital dengan combat management system kapal selam Chang Bogo, memungkinkan data fusion dari sensor sonar pasif dan aktif.
- Roadmap Implementasi: Target pemasangan pada 2 kapal selam pada 2027 dan 4 kapal selam pada 2029, dengan evaluasi kinerja pada sea trial di perairan laut dalam.
Strategi Kemandirian Industri melalui Konsorsium Riset Nasional
Pengembangan sistem Array Terdistribusi ini melibatkan konsorsium riset nasional, termasuk Universitas Brawijaya yang mengembangkan material hydrophone berbasis piezoelektrik komposit dengan sensitivitas tinggi, serta Institut Teknologi Bandung yang merancang algoritma pemrosesan sinyal adaptif untuk mengurangi false alarm rate. Kolaborasi ini memastikan rantai pasok teknologi kunci dapat diproduksi dalam negeri, sejalan dengan kebijakan offset dan transfer teknologi dari mitra asing. Keberhasilan program ini diproyeksikan membuka peluang ekspor sistem sonar ke negara-negara kawasan yang membutuhkan modernisasi armada kapal selam.
Dengan adopsi machine learning dan beamforming digital, sistem Deteksi Akustik Bawah Air ini tidak hanya meningkatkan survivability kapal selam, tetapi juga memperkuat deterrence TNI AL di kawasan. Teknologi ini memungkinkan deteksi ancaman pada jarak ekstrem sebelum kontak visual, sekaligus memberikan common operating picture yang akurat untuk komando. Bagi pelaku industri pertahanan nasional, penguasaan teknologi distributed array dan deep learning ini menjadi batu loncatan untuk mengembangkan sistem ASW generasi berikutnya yang lebih otonom dan adaptif. Ke depannya, integrasi dengan platform bawah air nirawak (UUV) dapat menjadi langkah strategis untuk memperluas cakupan deteksi dan memperkuat kedaulatan maritim Indonesia.
